摘要：如今的汽車制造商也知道這是一門科學。大數據的有效利用正在成為業務越來越重要的一個方面。

毫無疑問，制造汽車是一門藝術。汽車設計仍然涉及很多素描，雕塑和審美情趣，這是汽車行業取得成功的重要因素。但是如今的汽車制造商也知道這是一門科學。大數據的有效利用正在成為業務越來越重要的一個方面。事實上，咨詢機構麥肯錫公司說，到2030年，汽車數據的全球價值可能會達到450億到7,500億美元。憑借數十億美元的競爭優勢，這些汽車公司正在尋找可以獲得的任何優勢。通常情況下，獲得優勢最好的地方就是汽車公司定期收集的數十億個數據點。

無論是直接來自車輛的客戶關注小組還是數字數據流，汽車制造商正在管理越來越廣泛的指標，在這個階段，涵蓋汽車行業從制造到銷售幾乎每一個方面的性能。這種廣泛的覆蓋范圍使得許多汽車制造商的大數據解決方案也適用于其他領域。

消除供應鏈中的薄弱點

汽車公司強大的基礎是其制造業務，為此，具有高效可靠的供應鏈至關重要。汽車公司依靠零件和材料，以及來自世界各地的供應商。在正確的時間將正確的東西放在正確的地方，而這是他們首先構建汽車的原因。

汽車制造商使用經銷商管理系統（DMS），客戶關系管理（CRM）和客戶滿意度調查的大數據。他們收集有關客戶查詢，銷售，庫存水平，甚至客戶訂單模式的各種模型，裝飾和顏色的指標，以了解每個車輛應包含哪些內容，使其更具吸引力。這些信息與國際天氣模式數據，原材料的可用性等信息相結合，以確保供應商能夠妥善保持裝配線的不斷運行。風險管理分析也有助于減少可能的供應鏈中斷，因為通過供應鏈和經銷商收集實時數據的能力正在幫助管理人員可以更積極地進行決策。最新的預測模型甚至聲稱他們可以“提前確定供應商之間的零件缺陷”。

更好更快的開發汽車

設計和制造新車和卡車仍然是一個長達數年的過程，在此投入了大量時間和成本。考慮一下：開發中的一個模型可能在汽車制造商當前的產品中使用某種特性，比如說一種窗口按鈕。但是，一家汽車公司正在通過監控行業的數據，客戶滿意度研究，經銷商服務部門和自己的內部研究可以明確該按鈕的數量。在這種情況下，制造商可以在此過程的早期停止新模式的開發，并盡可能低成本地進行解決。這樣的數據分析可以為操作過程提供信息，從而可以更準確地進行材料采購，人力計劃和實時供應商協調。

當然，在設計新車和卡車時，汽車制造商也依賴大量的工程數據。車輛是由其他復雜系統組成的復雜系統，例如實現增加燃油經濟性的目標，可能需要來自空氣動力學風洞試驗的數據，輪胎的滾動阻力研究和動力總成評估。然后，汽車制造商從每個數據桶中抽取關鍵信息，同時還可以搜索可以利用的數據集之間的關系。

預知未來

汽車分析軟件也幫助汽車行業為未來做好準備的、。例如，汽車研究中心（CAR）收集了數據，以評估為符合燃料經濟性和溫室氣體排放標準而開發的動力總成技術的成本和有效性。研究發現，當達到這些標準的成本時，汽車制造商和監管機構之間的差異就顯得顯著不同。它還發現，制造商認為監管機構高估了所需動力總成技術的效率。這個數據不僅是幫助汽車制造商準備這些規定的一個工具，而且還可以通過監管機構和政策制定者做出決定，從長遠來看可以使汽車制造商受益。

大數據也是自主駕駛汽車最新技術進展的顯著促成因素：自駕駕駛汽車背后的技術“學習”通過對現實世界條件的嚴格建模和分析，以及駕駛員信息的比較來了解乘客的安全性，這由汽車制造商即時收集。不用說，必須解析和采取令人難以置信的數據流。一些專家認為，自主汽車每秒可以產生高達1GB的數據，捕獲有關車輛速度的信息，無論其車燈或雨刷是否開啟，制動器應用的頻率以及交通條件的其他線索。事實上，特斯拉汽車公司已經使用數據來確定汽車在碰撞之前的旅行速度，以及半自主駕駛系統是否在碰撞時有效運行。此外，連接汽車背后的全部概念是車輛將在道路上共享實時數據，這能夠以指數方式增加信息流。這也是自主駕駛仍然在進行中的一個原因。

汽車營銷工作

人們知道汽車營銷是一個巨大的業務。由于市場營銷組合分析的增長，它也變得越來越集中和有效。通過對客戶反應和內部業務運營的綜合評估，這個大數據分支幫助汽車制造商在營銷工作中平衡使用激勵，回扣，融資交易和其他吸引力的措施，所有這些都是優化后備效率的。在德勤汽車新聞研究中最近發現的一個具體趨勢，就是將“家庭”視為消費者而不是個人客戶，因為這更好地反映了汽車在許多家庭環境中的作用。數據表明，如同一個家庭中的第二代車輛的生命周期可能會隨著新司機室的年齡而再次重演。

革命化管理

德勤研究機構給同的最后一個細節呼吁所有數據用戶，而不僅僅是來自汽車行業的人士：精明的業主已經使用統計數字來增加銷售業績數十年。大數據使人們獲得如此多的信息，可以很容易地丟失所有噪音的信號。因此，德勤研究機構表示，如今成功的汽車制造商正在專門考慮數據分析復雜性的新型管理風格，其領導者對業務有著廣泛的認識，并認識到需要從企業獲取相關數據，并支持一個完全致力于分析“生態系統”。